[发明专利]基于货类反推的海港规划年交通生成量预测系统

摘要

本发明公开了一种基于货类反推的海港规划年交通生成量预测系统予以实现的技术方案是包括以下步骤：1.构建交通生成量与各交通特征参数的关系图及各货类吞吐量引发交通量流程图，采集所需要的现状交通特征参数；2.现状集装箱卡车、普通货车、客车交通生成量预测；3.根据上述预测的现状交通生成量与基于现状交通调查得到的交通生成量进行比较；4.应用遗传算法对上述相关参数进行标定以得到一组最优的参数值；5.综合考虑远景因素，对现状的各货类交通特征参数进行修正，得出规划年的交通特征参数；6.考虑建设区规划年各货类公路集疏运量、规划年的交通特征参数和现状，基于货类反推交通量的方法完成规划年交通生成量的预测。

主权项

1.一种基于货类反推的海港规划年交通生成量预测系统，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建交通生成量与各交通特征参数的关系图及各货类吞吐量引发交通量流程图，采集所需要的现状交通特征参数，即：现状集装箱的交通特征参数、现状货车的交通特征参数和现状港区货物堆场的交通特征参数；所述现状集装箱的交通特征参数包括：现状集装箱集疏量、月不均匀系数、周不均匀系数、高峰小时占用系数、方向不均匀系数；需要进行标定的交通特征参数包括：直接集港比例(q)、平均装载率(TEU/车)(p₁)和空载率(e₁)；所述现状货车的交通特征参数包括：现状的散货和件杂货集疏运量、普通货车的周不均匀系数、普通货车的空载率；需要进行标定的交通特征参数有：普通货车的平均载重(吨/车)(p₂)、日高峰小时占用系数(k₂、k₃)和方向不均匀系数(d₃)；所述现状港区货物堆场的交通特征参数包括；集装箱的集与疏、空车取箱的交通流、堆场拼箱的普通货车交通流、和与堆场拼箱量是成正比的客车流；需要进行标定的交通特征参数有：产地装箱比例(g₁)、产地装箱平均装载率(TEU/车)(p₄)、空车取箱比例(g₂)、二次集疏比例(g₁)、拆拼箱单位TEU吸引普通货车数(h₁)、集装箱堆场内拼箱单位TEU吸引客车量(h₁)、件杂货堆场单位普通货车吸引客车量(h₂)；散货物流中心单位普通货车吸引客车量(h₃)；月不均匀系数(α_i)＝月日均交通量/年日均交通量；                          (1)周不均匀系数(r_i)＝单日交通量/周日均交通量；                             (2)高峰小时占用系数(k_i)＝各个小时交通流量/全天交通流量；                   (3)方向不均匀系数(d_i)＝主要行车方向交通量/双向交通量；                     (4)步骤二：现状集装箱卡车、普通货车、客车交通生成量预测：(2-1)现状集装箱卡车、普通货车交通生成量预测，主要计算：年集装箱卡车总吸引和发生量＝(1+集装箱卡车空载率(e₁).)×规划年集装箱吞吐量/集装箱卡车平均装载率(p₁)；                                                    (5)高峰小时单向集装箱卡车交通量＝月不均匀系数(α₁)×周不均匀系数(r₁)×高峰小时占用系数(k₁)×方向不均匀系数(d₁)×年集装箱卡车总吸引和发生量/年工作天数   (6)普通货车总吸引和发生量＝(1+普通货车空载率(e₂))×规划年件杂货或散杂货吞吐量/普通货车平均载重(p₂)；                                                      (7)高峰小时单向普通货车交通量＝周不均匀系数(r₂)×高峰小时占用系数(k₂)×普通货车方向不均匀系数(d₂)×普通货车总吸引和发生量/年工作天数；                 (8)(2-2)现状客车交通生成量预测包括以下三种情形：(2-2-1)进出集装箱物流作业区的客运交通同货物堆场的拆拼箱量成正比关系，集装箱卡车与客车交通流量关系参数模型为：w1j1=Li1×h1]]>公式(9)中：为第j₁个集装箱物流作业区的客车吸引量；为第i₁个集装箱物流作业区内总拼箱数；h₁为单位TEU生成客车量；(2-2-2)件杂货和散货物流作业区的普通货车与客车交通量关系参数模型为：w2j2=y(2)j2×h2;]]>w3j3=y(3)j3×h3---(10)]]>公式(10)中：为第j₂个件杂货物流作业区的客车吸引量；为第j₂个件杂货物流作业区总吸引的普通货车数；h₂为单位件杂货普通货车生成客车数；为第j₃个散货物流作业区的客车吸引量；为第j₃个散货物流作业区总普通货车数吸引量；h₃为散货物流园区单位普通货车生成客车数；(2-2-3)港区内工作人员的编制规模与通勤交通流量关系参数模型为：α_1i＝β_i×γ；α_2i＝β_i×(1-γ)/δ公式(11)中：α_1i，α_2i分别为第i个办公地点的小汽车和客车出行生成量；β_i为人员编制规模；γ为私家车拥有率；δ为通勤客车平均载客量；步骤三：根据上述预测的现状交通生成量与基于现状交通调查得到的交通生成量进行比较；步骤四：应用遗传算法对上述相关参数进行标定以得到一组最优的参数值；步骤五：综合考虑远景因素，对现状的各货类交通特征参数进行修正，得出规划年的交通特征参数；步骤六：考虑建设区规划年各货类公路集疏运量、规划年的交通特征参数和现状，基于货类反推交通量的方法完成规划年交通生成量的预测。